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EFFETTI DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE SUL DISORDINE INFORMATIVO ED I DISCORSI D’ODIO

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per il testo italiano dei social media , basato su una serie di modelli multilingue
addestrati su un ampio set di dati inglesi e set di dati italiani disponibili.
Ulteriori tecniche di identificazione e studio sono basate su analisi dei dati
dei social media (SNA), metriche di influenza della rete, analisi di coordina-
mento, clustering e metodi di analisi qualitativa dei dati, come mostrato nel caso
di studio completo su una narrativa di disinformazione russa (2022) riguard-
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ante i biolab statunitensi e il presunto sviluppo di armi biologiche in Ucraina.
Tali tecniche hanno, in questo caso, consentito di investigare sulle origini
e sulla diffusione della campagna di disinformazione, ufficialmente approvata
dal governo russo e diffusa attraverso i media finanziati dallo Stato, rivelando
che la campagna di disinformazione ha preso di mira sia il pubblico di lingua
inglese che quello di lingua russa, impiegando strategie di amplificazione non
autentiche coordinate per sostenere la narrativa della Russia nel mezzo dell’in-
vasione dell’Ucraina e beneficiando della naturale propagazione della narrativa
tra le comunità anti-vax e conservatrici all’interno della base di utenti di lingua
inglese su Twitter.
Infine sono stati utilizzati metodi di IA per rilevare i discorsi d’odio, come
i modelli naive-Bayes e le reti neurali convoluzionali (CNN) , sia singolarmente
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che in combinazione. Nonostante la loro utilità, alcuni di questi metodi pres-
entano alcune limitazioni, ribadendo che l’IA abbia il potenziale per un rilevam-
ento molto efficace, purchè sia continuata addestrata con dati più recenti per
ottenere una sempre maggiore precisione.

6. Conclusioni
Le piattaforme di social media, dinamiche e in continua evoluzione, ospi-
tano una vasta gamma di partecipanti umani che interagiscono in modo non
statico. La presenza di contenuti illegali e dannosi, come incitamento all’odio e
notizie false, sui principali servizi digitali come Facebook, YouTube, TikTok e
Twitter, è diventata una preoccupazione significativa.

Text, Proceedings of the 6th Workshop on Online Abuse and Harms, Association for Computational
Linguistics, 2022.
24 Disponibile su https://huggingface.co/MilaNLProc/hate-ita.
25 I. Alieva, L. Ng and K. Carley, Investigating the Spread of Russian Disinformation about Biolabs in
Ukraine on Twitter Using Social Network Analysis, in 2022 IEEE International Conference on
Big Data (Big Data), Osaka, Japan, 2022 pp. 1770-1775. doi: 10.1109/BigData55660.
2022.10020223.
26 Bello B. S., Heckel R., Minku L., Reverse Engineering the Behaviour of Twitter Bots, 2018 5 Int.
th
Conf. Soc. Networks Anal. Manag. Secur. SNAMS 2018 2018, 27–34, in https://doi.org/
10.1109/SNAMS.2018.8554675.
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